一种基于TPOT的铣槽机施工设定参数推荐方法与流程

本发明涉及铣槽机施工技术领域。更具体地说，本发明涉及一种基于tpot的铣槽机施工设定参数推荐方法。

背景技术：

双轮铣槽机是一种适合大深度成槽的施工装备，具有成槽效率高，硬地层贯穿能力强的特点，其成槽效率和精度与设定手的熟练程度有很大关系，司机需要在铣削过程中频繁调整设定参数以适应不同地层，然而设定参数的选择主要依赖于司机的经验，需要同时依赖多个数据共同分析才能判断出如何决策，决策时参数没有量化，只能在大致范围内粗略的将参数调大或者调小，因此，找到一种可以自动生成设定参数控制铣槽机铣削的方法对于提高铣槽机的施工效率、确保施工安全非常重要。

目前已经有一些铣槽机铣削控制处理方法，如专利《铣槽机铣削控制处理方法、装置、系统及铣槽机》(cn105369817a)提供了一种铣槽机铣削控制处理方法，包括：获取铣槽机进行铣削操作时的铣削运行状态参数，其中，所述铣削运行状态参数包括以下至少之一：铣轮负载压力、铣槽进给速度、铣轮转速；判断所述铣削运行状态参数是否满足预定阈值条件；在判断结果为是的情况下，依据预定控制策略对所述铣槽机的铣削操作进行控制。然而由于地质结构所具有的不确定性、时变、突变等特性，铣槽机在地下进行铣削作业时需要频繁调整设定参数以适应不同地层，因此，有必要研究自动生成设定参数控制铣槽机铣削的方法。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于tpot的铣槽机施工设定参数推荐方法。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于tpot的铣槽机施工设定参数推荐方法，包括：

s1：获取铣槽机铣削作业时的施工参数；

s2：对所述步骤s1中的所述施工参数进行预处理，得到铣槽机施工特征数据样本；

s3：利用tpot方法，优化所述步骤s2中的所述特征数据样本，获得用于对铣槽机施工设定参数的预测模型；

s4：将铣槽机实时工作的工况数据输入步骤s3中的所述预测模型，得到铣槽机当前推荐设定参数数值，辅助人工调整铣槽机施工设定参数。

优选的是，所述步骤s1中施工参数包括：

自变量数据：铣轮液压油压力、铣轮液压油温度、铣槽机的齿轮箱油压、铣槽机的泥浆泵流量、铣槽机的泥浆泵压力、铣槽机的环境压力、铣槽机的泄露油压；

因变量数据：左铣轮转速、右铣轮转速、铣槽机的泥浆泵转速、铣槽机的进给速度、铣槽机的附加载荷重量；

其他数据：铣槽机的进给深度。

优选的是，所述步骤s2中预处理包括以下步骤：

a1：将每组施工参数中数据缺省、内容为乱码的数据整组剔除；

a2：根据每组施工参数中铣槽机的进给深度，判断该组数据对应的铣槽机状态是否为正常铣削工况，将非铣削工况的数据整组剔除；

a3：将施工参数中的所述自变量数据做z-score标准化处理。

优选的是，所述步骤a2中的判断标准包括：

若铣槽机某一段的连续进给深度首次达到最大值，则判断该段正常连续铣削作业结束，将该时刻之前的数据作为该段正常铣削施工数据；若后续铣槽机在进给深度达到最大值后仍继续作业，则以该深度和该继续作业时刻为起点归为下一段的正常铣削数据。

优选的是，所述步骤s3中训练流程包括以下步骤：

b1：所述预处理后的所述数据样本分为训练集数据、测试集数据；

b2：将所述步骤b1中的训练集数据输入tpot生成算法流程；

b3：将所述步骤b1中测试集数据的自变量数据输入所述步骤b2中的算法流程，获得预测因变量数据；

b4：将所述步骤b3中预测因变量数据与所述步骤b1中测试集数据的因变量数据可视化比对，评价所述步骤b2中的算法流程的预测效果。

优选的是，所述步骤b1中随机抽取80％的样本数据作为所述训练集数据，20％的样本数据作为所述测试集数据。

优选的是，所述步骤s4中将铣槽机实时工作的工况数据做z-score标准化处理。

本发明至少包括以下有益效果：

1、基于tpop生成的算法模型相较于依据操作经验人为设定参数降低了操作人员经验要求，节省人力学习成本；

2、对算法模型验证，评价算法模型的拟合效果，保证预测设定参数的可信度；

3、根据当前铣槽机运行参数经过预测模型推荐设定参数，在面对复杂地质工况时该方法的自动调节能力强，确保施工安全，提升施工效率。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为本发明的实现流程图；

图2为左铣轮转速推荐值与实际值对比图；

图3为右铣轮转速推荐值与实际值对比图；

图4为铣槽机的泥浆泵转速推荐值与实际值对比图；

图5为铣槽机的进给速度推荐值与实际值对比图；

图6为铣槽机的附加载荷重量推荐值与实际值对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

如图1所示，本发明提供一种基于tpot的铣槽机施工设定参数推荐方法，其包括以下步骤：

s1：获取铣槽机铣削作业时的施工参数；

s2：对所述步骤s1中的所述施工参数进行预处理，得到铣槽机施工特征数据样本；

s3：利用tpot方法，优化所述步骤s2中的所述特征数据样本，获得用于对铣槽机施工设定参数的预测模型；

s4：将铣槽机实时工作的工况数据输入步骤s3中的所述预测模型，得到铣槽机当前推荐设定参数数值，辅助人工调整铣槽机施工设定参数。

在上述技术方案中，一组施工参数包括：铣轮液压油压力、铣轮液压油温度、铣槽机的齿轮箱油压、铣槽机的泥浆泵流量、铣槽机的泥浆泵压力、铣槽机的环境压力、铣槽机的泄露油压、左铣轮转速、右铣轮转速、铣槽机的泥浆泵转速、铣槽机的进给速度、铣槽机的附加载荷重量、铣槽机的进给深度；

其中，tpot是一种通过遗传编程方法优化算法组合流程和算法超参数的工具，优化目标为预测值与实际值的均方误差，同时尽量减少算法流程的复杂度(即算法流程节点个数)。

在另一种技术方案中，所述步骤s2中预处理包括以下步骤：

a1：将每组施工参数中数据缺省、内容为乱码的数据整组剔除；

a2：根据每组施工参数中铣槽机的进给深度，判断该组数据对应的铣槽机状态是否为正常铣削工况，将非铣削工况的数据整组剔除；

a3：将施工参数中的所述自变量数据做z-score标准化处理。

在上述技术方案中，a1和a2步骤对施工参数进行数据清洗，保留有效施工参数；a3步骤的目的就是将不同量级的自变量数据统一转化为同一个量级，以保证数据之间的可比性，避免影响后期预测模型的可信度。

实施例一：

(1)获取施工参数包括：

自变量数据：铣轮液压油压力p_xl，单位bar，铣轮液压油温度t_xl，单位℃，铣槽机的齿轮箱油压p_xw，单位bar，铣槽机的泥浆泵流量q_nj，单位m^3/h，铣槽机的泥浆泵压力p_nj，单位bar，铣槽机的环境压力p_a，单位bar，铣槽机的泄露油压p_leak，单位bar；

因变量数据：左铣轮转速n_xlz，单位r/min,右铣轮转速n_xly，单位r/min，铣槽机的泥浆泵转速n_nj，单位r/min，铣槽机的进给速度v，单位m/min，铣槽机的附加载荷重量f_s，单位kn；

其他数据：铣槽机的进给深度l，单位m。

(2)数据预处理：

①将每组施工参数中数据缺省、内容为乱码的数据整组剔除；

②根据每组施工参数中铣槽机的进给深度，判断该组数据对应的铣槽机状态是否为正常铣削工况，将非铣削工况的数据整组剔除；若铣槽机某一段的连续进给深度首次达到最大值，则判断该段正常连续铣削作业结束，将该时刻之前的数据作为该段正常铣削施工数据；若后续铣槽机在进给深度达到最大值后仍继续作业，则以该深度和该继续作业时刻为起点归为下一段的正常铣削数据；

③将施工参数中的所述自变量数据做z-score标准化处理。

(3)随机抽取80％的施工参数数据作为训练集，20％的施工参数数据作为测试集。

(4)建立预测模型：

①设置tpot回归器参数，tpot参数设置为代数30，人口规模50；

②训练集数据中自变量数据和因变量数据中左铣轮转速输入tpot回归器；

③tpot通过优化得到的左铣轮转速算法流程如下：

该算法流程包含梯度提升回归(gradientboosting)和adaboost回归两个算法节点。该流程的作用过程为先由gradientboosting对自变量进行回归，预测值作为一种中间变量与自变量合并，然后由adaboost对合并后的自变量进行回归；

④以上一步获取的回归算法流程对训练集进行训练，得到左铣轮转速预测模型，利用测试集数据验证其回归效果，效果如图2所示；

⑤自变量数据分别和右铣轮转速、铣槽机的泥浆泵转速、铣槽机的进给速度、铣槽机的附加载荷重量输入tpot回归器，重复①到④，得到所有自变量数据设定参数的预测模型；

右铣轮转速算法流程：

该流程的作用过程为先由极端随机树(extratrees)对自变量进行回归，预测值作为一种中间变量与自变量合并，然后由极端网络回归(elasticnet)对合并后的自变量进行回归，效果如图3所示。

铣槽机的泥浆泵转速算法流程：

该流程的作用过程为先由adaboost对自变量进行回归，预测值作为一种中间变量与自变量合并，然后由岭回归(ridge)对合并后的自变量进行回归，效果如图4所示。

铣槽机的进给速度算法流程：

该流程的作用过程为先由线形核函数支持向量机回归(linearsvr)对自变量进行回归，预测值作为一种中间变量与自变量合并，然后由随机森林(randomforest)对合并后的自变量进行回归，效果如图5所示。

铣槽机的附加载荷重量算法流程：

该流程的作用过程为先由极端随机树(extratrees)对自变量进行回归，预测值作为一种中间变量与自变量合并，然后由弹性网络回归(elasticnet)对合并后的自变量进行回归，效果如图6所示。

(6)铣槽机实时工作的工况数据做z-score标准化处理，利用以上设定参数预测模型进行处理，得到铣槽机当前推荐设定参数数值。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

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